2021-01-22

本文介绍了在Shell脚本中如何获取昨天、今天的日期,以及进行时间计算的方法。通过`date`命令和SQLPlus查询Oracle数据库获取不同格式的时间戳。同时展示了如何根据当前日期计算上个月的日期,并提供了将日期与序列号结合生成特定字符串的示例。

shell脚本中的简单应用

 


shell基础

SHELL中获取时间的

#!/bin/sh
. ~/.profile
. ~/bin/getpwd.sh

#获取提供参数


#昨天
#1、
date -d last-day +%Y%m%d

#获取今天时间
Ydate=`date  +%Y%m%d`

2、获取相应的时间
vdate=`
$ORACLE_HOME/bin/sqlplus -s $dbstr <<!

set   term off
set   echo   off
set   feedback   off
set   heading   off
set   pagesize  50000

select to_char(sysdate-1,'yyyymmdd')  from dual;
select to_char(add_months(sysdate,-0),'yyyymm')  from dual;
quit
!

vdate=`echo ${vdate%% }`
echo "vdate="$vdate

3、
DATE=`date "+%Y%m%d"`
Y=`expr substr $DATE 1 4`
M=`expr substr $DATE 5 2`
YY=$Y
MM=`expr $M - 1`
if [ $M -eq "01" ] ; then
YY=`expr $Y - 1`
MM=12
fi
MM=`printf "%02d" $MM`
echo  $YY$MM

vdate=`date -d last-month +%Y%m`


SELECT '311' || to_char(sysdate,'YYYYMMDD') || lpad(nvl(substr(cb_sp_seqnum.nextval,-3),cb_sp_seqnum.nextval),3,'0') FROM DUAL

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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